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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利一种基于邮件服务资产共现图的垃圾邮件检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116304597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211136889.7，技术领域涉及：G06F18/21；该发明授权一种基于邮件服务资产共现图的垃圾邮件检测方法是由朱宇佳;李欣燕;揭真;刘庆云;李舒;喻灵婧;姜鹏辉设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于邮件服务资产共现图的垃圾邮件检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于邮件服务资产共现图的垃圾邮件检测方法。本方法包括：机器学习模型离线训练阶段：获取样本集合中每一样本邮件的头部信息；所述样本集合包括若干合法邮件和若干垃圾邮件；从每封样本邮件的头部信息中提取预设字段，构建各样本邮件对应的共现子图，然后对所得各共现子图进行合并得到一邮件服务资产共现图；基于样本邮件的共现子图和所述邮件服务资产共现图，使用子图表示学习技术，学习对应样本邮件的子图表示并对其进行标签标注；利用带有标签的子图表示训练机器学习模型；在线检测阶段：将待检测邮件的子图表示输入训练后的机器学习模型，输出该待检测邮件为垃圾邮件的概率。本发明充分利用邮件资产信息进行垃圾邮件检测。

本发明授权一种基于邮件服务资产共现图的垃圾邮件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于邮件服务资产共现图的垃圾邮件检测方法，其步骤包括： 机器学习模型离线训练阶段： 获取样本集合中每一样本邮件的头部信息；所述样本集合包括若干合法邮件和若干垃圾邮件； 从每封样本邮件的头部信息中提取预设字段，构建各样本邮件对应的共现子图，然后对所得各共现子图进行合并得到一邮件服务资产共现图； 基于样本邮件的共现子图和所述邮件服务资产共现图，使用子图表示学习技术，学习对应样本邮件的子图表示并对其进行标签标注； 利用带有标签的子图表示训练机器学习模型； 在线检测阶段： 获取待检测邮件的头部信息； 提取待检测邮件头部信息中的预设字段信息，构建该待检测邮件的资产共现子图； 基于该待检测邮件的共现子图和所述邮件服务资产共现图，使用子图表示学习技术，学习该待检测邮件的子图表示并将其输入训练后的机器学习模型，输出该待检测邮件为垃圾邮件的概率，若概率大于预设阈值，则判定该待检测邮件为垃圾邮件； 其中，构建所述邮件服务资产共现图的方法为： 1提取图节点 从每一样本邮件的头部信息中提取From、Received、DKIM-Signature、Message-ID和X-Mailer字段中的值作为图节点，并对相同的图节点进行合并；其中，将From字段里的域名作为第一类图节点并将其类型标记为发件域；将Received、DKIM-Signature和Message-ID字段中的域名均作为作为第二类图节点并将其类型标记为中间域；将Received字段中的IP地址作为第三类图节点并将其类型标记为IP地址；将X-Mailer字段中的客户端标识作为第四类图节点并将其类型标记为客户端标识； 2建立图节点之间的边关系 1如果一个类型为发件域的图节点与一个类型为中间域的图节点出现在同一样本邮件中，则在两对应图节点之间建立一条边； 2如果一个类型为中间域的图节点与一个类型为IP地址的图节点出现在同一Received条目中，则在两对应图节点之间建立一条边； 3如果Message-ID或DKIM-Signature中的域名所对应图节点与类型为发件域的图节点取值不同，则在两对应图节点之间建立一条边； 4如果一个类型为发件域的图节点与一个类型为客户端标识的图节点出现在同一样本邮件中，则在两对应图节点之间建立一条边； 根据规则1～4所得边对各图节点进行连接，得到各样本邮件对应的共现子图；将两个具有公共图节点的共现子图合并为一个连通图，得到所述邮件服务资产共现图。

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